室内外环境判别方法、电子设备及存储介质与流程

1.本发明实施例涉及图像处理领域，特别涉及一种室内外环境判别方法、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.结构光相机是一种通过发出主动红外光源来获得深度数据的相机，结构光法(structured light)通过向表面光滑无特征的物体发射具有特征点的光线，依据光源中的立体信息辅助提取物体的深度信息。具体的过程包括两个步骤，首先利用激光投影仪向目标物体投射可编码的光束，生成特征点；然后根据投射模式与投射光的几何图案，通过三角测量原理计算摄像机光心与特征点之间的距离，由此便可获取生成特征点的深度信息，实现模型重建。
3.目前，应用在市场上的结构光相机通常在室内外都采用相同的自动曝光(auto exposure)方法。但是，在室外环境下，由于太阳光的影响，强烈的太阳光会湮灭相机发出的红外激光散斑，如果室内外采用相同的拍摄参数将严重影响相机在室外环境下的工作质量，故需要一种室内外环境判别方法，以一种更加适合室内外环境的模式进行工作，更加高质量的完成所属环境下的工作任务。


技术实现要素：

4.本发明实施方式的目的在于提供一种室内外环境判别方法、电子设备及存储介质，能够利用结构光相机对待拍摄的目标对象所处的室内外环境进行快速判别，从而调整结构光相机使用正确的算法和参数运行，提高拍摄图像的质量。
5.为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种室内外环境判别方法，包括：
6.通过结构光相机对目标对象所处的目标环境进行拍摄得到多个散斑图，所述多个散斑图对应的拍摄过程中所使用的投射器的增益和电流参数不同；
7.从所述多个散斑图中选择一个目标散斑图；
8.根据预先确定的目标对象在所述目标散斑图中对应的第一图像框的图像质量，确定所述目标环境所属室内或者室外；其中，所述图像质量越高，所述目标环境所属室内的概率越大，反之则所属室外的概率越大；
9.根据所述目标环境所属室内或者室外的确定结果，对所述结构光相机的拍摄参数进行调整，并基于调整后的所述结构光相机对所述目标对象进行拍摄。
10.本发明的实施方式还提供了一种电子设备，包括：
11.至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
12.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的室内外环境判别方法。
13.本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的室内外环境判别方法。
14.本发明实施方式相对于现有技术而言，通过结构光相机对目标对象所处的目标环境进行拍摄得到多个散斑图，多个散斑图对应的拍摄过程中所使用的投射器的增益和电流参数不同；从多个散斑图中选择一个目标散斑图；根据预先确定目标对象在目标散斑图中对应的第一图像框的图像质量，确定目标环境所属室内或者室外；其中，图像质量越高，目标环境所属室内的概率越大，反之则所属室外的概率越大；根据目标环境所属室内或者室外的确定结果，对结构光相机的拍摄参数进行调整，并基于调整后的结构光相机对目标对象进行拍摄。本方案通过在对待拍摄的目标对象进行拍摄之前，先利用结构光相机对目标对象所处的目标环境所属室内外类型进行快速判别，基于判别结果调整结构光相机的拍摄参数，使其更适用于目标环境所属的室内外类型进行拍摄，从而使结构光相机能够高质量的完成对目标对象的拍摄任务。
附图说明
15.一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
16.图1是本技术实施例提供的室内外环境判别方法的流程图一；
17.图2是本技术实施例提供的室内外环境判别方法的流程图二；
18.图3是本技术实施例提供的室内外环境判别方法的流程图三；
19.图4是本技术实施例提供的室内外环境判别方法的流程图四；
20.图5是本技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
21.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本技术而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本技术所要求保护的技术方案。
22.本发明的一实施方式涉及一种室内外环境判别方法，如图1所示，本实施例提供的室内外环境判别方法，包括如下步骤。
23.步骤101：通过结构光相机对目标对象所处的目标环境进行拍摄得到多个散斑图，多个散斑图对应的拍摄过程中所使用的投射器的增益和电流参数不同。
24.其中，所述散斑图可以是人脸识别场景中利用深度相机拍摄的关于人脸的散斑图像。投射器是指结构光相机中的激光投射器，用于向目标场景投射结构光图案(散斑图案)从而拍摄得到散斑图，通过调整投射器的增益和电流参数可以对应获得不同质量的散斑图。目标环境即为待拍摄的目标对象在拍摄时所处的环境。
25.具体地，在正式对目标对象进行拍照之前，可以先对场景所处室内外进行确定，而本步骤，就是拍摄用于判断室内外环境的散斑图。为了选择图像质量比较好的散斑图，本实施例会拍摄多个不同质量散斑图，具体可以通过调整拍摄时结构光相机的投射器的增益和电流参数来获取对应的不同图像质量的多个散斑图。其中，调整方式可以为手动调整，也可以是相机自动调整。
26.步骤102：从多个散斑图中选择一个目标散斑图。
27.具体地，在获取到不同图像质量的多个散斑图后，从多个散斑图中选择一个散斑图作为目标散斑图。本实施例对目标散斑图的选择方式不做限定，可以是随机选择，也可以是按某种标准，比如按图像质量，拍摄顺序等进行选择。
28.步骤103：根据预先确定的目标对象在目标散斑图中对应第一图像框的图像质量，确定目标环境所属室内或者室外；图像质量越高，目标环境所属室内的概率越大，反之则所属室外的概率越大。
29.通常情况下，由于室外环境光线强弱不定，且对拍摄图像的影响较大，导致拍摄出的散斑图的图像质量不是很高；而室内光线较为柔和，拍摄出的散斑图的图像质量较好，因此根据图像质量大体可以判断出目标对象所处的目标环境是属于室内还是室外，图像质量越高，目标环境为室内的概率越大，反之则目标环境为室外的概率越大。
30.具体地，针对待拍摄的目标对象在获取目标散斑图确定目标场景所属室内外环境的过程中，可以先在目标散斑图中确定目标对象所在位置，并在该位置所处的图像区域内确定出包含目标对象的一个图像框，记为第一图像框。
31.步骤104：根据目标环境所属室内或者室外的确定结果，对结构光相机的拍摄参数进行调整，并基于调整后的结构光相机对目标对象进行拍摄。
32.其中，拍摄参数为相机拍摄时能够影响拍摄效果的参数，例如光圈系数、感光度、曝光补偿等，本技术对于具体的拍摄参数不做限定，在拍摄散斑图像时可以根据实际目标环境进行适应性调整，保证拍摄参数调整后的相机在当前目标环境中可以获得更高质量的图像。
33.具体地，当确定目标对象所处的目标环境为光线柔和的室内时，可以调整光圈系数、曝光补偿为适中状态；当确定目标对象的所处目标环境为太阳光强烈的室外时，可以降低感光度、减小光圈等参数。结构光相机在自动调整上述拍摄参数后，就可以进入到正式拍摄状态，此时拍摄人员可以轻松利用拍摄参数调整后结构光相机拍摄出可以一定程度上更能适应室内外环境光线的散斑图像，得到高质量的拍摄图像，同时提高了拍摄体验。
34.与相关技术相比，本实施例通过结构光相机对目标对象所处的目标环境进行拍摄得到多个散斑图，多个散斑图对应的拍摄过程中所使用的投射器的增益和电流参数不同；从所述多个散斑图中选择一个目标散斑图；根据预先确定的待拍摄目标对象在目标散斑图中对应的第一图像框的图像质量，确定目标环境所属室内或者室外；其中，图像质量越高，目标环境所属室内的概率越大，反之则所属室外的概率越大；根据目标环境所属室内或者室外的确定结果，对结构光相机的拍摄参数进行调整，并基于调整后的结构光相机对目标对象进行拍摄。本方案通过在对待拍摄的目标对象进行拍摄之前，先利用结构光相机对目标对象所处的目标环境所属室内外类型进行快速判别，基于判别结果调整结构光相机的拍摄参数，使其更适用于目标环境所属的室内外类型进行拍摄，从而使结构光相机能够高质量的完成对目标对象的拍摄任务。
35.本发明的另一实施方式涉及一种室内外环境判别方法，该方法是对前述实施例进行的改进，改进之处在于对获取多个散斑图的过程进行细化。如图2所示，上述步骤101可包括如下子步骤。
36.子步骤1011：在结构光相机的镜头处于红外模式时，针对待拍摄目标对象拍摄得
到多个红外图，并从多个红外图中确定出一个曝光时间满足预设要求的目标红外图，以及确定该目标红外图中目标对象所在的第二图像框。
37.其中，结构光相机的镜头可以被配置处于两种拍摄模式：红外模式和散斑模式，红外模式下用于拍摄得到红外图，散斑模式下用于拍摄得到散斑图。曝光时间为拍摄红外图时设置的一个相机参数，一个曝光时间可以得到一种曝光效果的红外图。
38.满足预设要求的曝光时间可以是刚刚好可以检测到目标对象的红外图对应的曝光时间，也可以是图像效果满足一定标准的红外图所对应的曝光时间，还可以是预先设定的一个固定时间。本技术对具体的预设要求不做限定，用户操作时可以根据实际需求设定。
39.具体地，在拍摄红外图时，先将结构光相机的镜头调整至红外模式，该调整可以是相机自动调整，也可以是人工手动调整。调整不同的曝光时间从而拍摄得到多个不同质量的红外图，从中选择曝光时间满足预设要求的红外图作为目标红外图，在目标红外图中确定目标对象所在位置，并在该位置所处的图像区域内确定出包含目标对象的一个图像框，记为第二图像框。
40.在一个例子中，本子步骤可通过如下步骤实现。
41.步骤一：在结构光相机的镜头处于红外模式时，以预设的中间曝光时间作为初始曝光时间，分别以相同步进值增加和减少初始曝光时间，并在得到的多个曝光时间下拍摄得到多个红外图。
42.其中，预设的中间曝光时间可以是在某一曝光时间范围内的任一曝光时间，设置初始曝光时间，只是为了方便快速迭代找到红外图上的目标对象。
43.具体地，结构光相机的镜头处于红外模式时，为拍摄多个红外图，预设一中间曝光时间t0，分别以步进值为k1和-k1，从t0开始，向变大、变小两个方向设置曝光时间，并在设置的不同曝光时间下拍摄得到多个红外图。若曝光值达到界限值kmin或kmax，则将曝光时间重置为t0，重新按设置步进值调整曝光，以防止无人场景下，曝光调整进入到无限制减小或增长的无效过程中。
44.步骤二：将多个红外图中，首次检测到包含目标对象的红外图确定为满足曝光时间要求的目标红外图。
45.具体地，在设置中间曝光时间t0，并以步进值逐步增大和减小曝光时间的过程中，拍摄并读取各曝光时间下的红外图。将得到的红外图依次送入目标对象检测单元，检测红外图中是否有目标对象；当首次检测到包含有目标对象的红外图时，则可以停止后面的红外图获取过程，并将该首次检测到包含有目标对象的红外图确定为目标红外图。
46.此外，若上述初始曝光时间t0重置的次数超过若干次仍没有检测到目标对象，则为了使操作过程继续进行，可以随机选取一张红外图作为目标红外图，并将第二图像框设置为目标红外图的中间区域。
47.子步骤1012：在得到目标红外图后，调整结构光相机的镜头处于散斑模式，并针对待拍摄目标对象拍摄多个散斑图；第二图像框在目标红外图中的位置与第一图像框在目标散斑图中的位置相同。
48.其中，红外图和散斑图是同一镜头两种拍摄模式下得到的，先拍摄红外图再切换镜头模式拍摄散斑图，红外图及散斑图的对应关系可通过硬同步或软同步确定。确定了目标红外图即可确定待拍摄目标对象在散斑图中的位置，进而圈定出目标对象在散斑图中所
处的图像框。为方便计算，可以基于第一图像框在红外图中的位置来确定目标对象在散斑图中所在的第二图像框。
49.具体地，得到目标红外图并在目标红外图上确定第二图像框后，调整结构光相机的镜头处于散斑模式，调整拍摄时结构光相机的投射器的增益和电流参数来获取对应的不同图像质量的多个散斑图，并从中确定目标散斑图。根据确定的目标红外图中第二图像框所在位置确定目标散斑图中第一图像框的位置，第二图像框在目标红外图中的位置与第一图像框在目标散斑图中的位置相同。
50.与现有技术相比，本实施例在结构光相机的镜头处于红外模式时，针对待拍摄目标对象拍摄得到多个红外图，并从多个红外图中确定出一个曝光时间满足预设要求的目标红外图，以及确定该目标红外图中目标对象所在的第二图像框；在得到目标红外图后，调整结构光相机的镜头处于散斑模式，并针对待拍摄目标对象拍摄多个散斑图，第二图像框在目标红外图中的位置与第一图像框在目标散斑图中的位置相同。本方案通过先采用曝光时间以步进值扫描方式获取满足曝光时间要求的目标红外图；然后通过切换镜头模式为散斑模式，在不改变镜头位置的情况下，获取与目标红外图对应的多个散斑图，并指定第二图像框在目标红外图中的位置与第一图像框在目标散斑图中的位置相同，从而节约散斑模式下的目标对象在散斑图中位置确定的时间，节省资源。
51.本发明的另一实施方式涉及一种室内外环境判别方法，该方法是对前述实施例进行的改进，改进之处在于对选择目标散斑图的过程进行细化。以图1所示实施例为例，如图3所示，上述步骤102可包括如下子步骤。
52.子步骤1021：对多个散斑图中每个散斑图的第一图像框分别进行低通滤波处理，得到优化后的第一图像框。
53.其中，进行低通滤波处理可以对第一图像框的空间高频部分信号进行衰减，滤除图像中尖锐、变化明显的地方。
54.具体地，在确定第一图像框的位置后，对多个散斑图中每个散斑图的第一图像框分别进行低通滤波处理，即对第一图像框进行优化处理，滤除噪声数据。
55.子步骤1022：计算各优化后的第一图像框中像素值的对比度，并将对比度最大的优化后的第一图像框作为从多个散斑图中选择一个目标散斑图。
56.具体地，在获得低通滤波处理后(优化后)的各第一图像框后，计算各优化后的第一图像框中像素值的对比度。通常情况下，对比度越高，图像的散斑质量越好。因此，将对比度最大的优化后的第一图像框作为目标散斑图。
57.与现有技术相比，本实施例通过对多个散斑图中每个散斑图的第一图像框分别进行低通滤波处理，得到优化后的第一图像框；计算各优化后的第一图像框中像素值的对比度，并将对比度最大的优化后的第一图像框作为从多个散斑图中选择一个目标散斑图。本方案通过对第一图像框进行低通滤波优化处理，并从处理后的散斑图中选择对比度最大的作为目标散斑图，从而快速获取到符合一定亮度要求的目标散斑图。
58.本发明的另一实施方式涉及一种室内外环境判别方法，该方法是对前述实施例进行的改进，改进之处在于对确定目标环境所属室内或者室外的过程进行细化。以图1所示实施例为例，如图4所示，上述步骤103可包括如下子步骤。
59.子步骤1031：对预先确定的目标对象在目标散斑图中对应的第一图像框进行下采
样，得到第三图像框。
60.其中，第三图像框与第一图像框在目标散斑图中的位置相同。进行下采样操作是在尽可能使分辨率小的同时，保证散斑颗粒的可见性。
61.具体地，根据目标红外图中第二图像框的位置确定目标散斑图中第一图像框的位置后，对得到的第一图像框进行下采样操作，得到第三图像框。
62.子步骤1032：以第三图像框中每个像素点为中心分别构建第一像素区，并将每个第一像素区分别与预先创建的散斑图模板进行归一化的相关匹配，基于匹配结果确定对应第一像素区中心像素点的相似度量值，并将相似度量值大于第一阈值的中心像素点记为一级散斑点；散斑图模板与第一像素区的大小和形状相同，但具体大小和形状不做限定；散斑图模板仅包含一颗散斑，且该散斑符合二维高斯分布。
63.其中，第一像素区以第三图像框中每个像素点为中心构建即可，本技术对具体的构建方法不做限制。预先创建的散斑模板中的散斑以最亮的点为中心服从二维正态分布(二维高斯分布)，因此本实施例仿照此特点所构建的模板，也是以中心像素点为中心且灰度值服从二维高斯分布的图像。这样可以使模板和上面的第三图像框进行更好的匹配计算。
64.如下给出二维高斯函数的具体公式：
[0065][0066]
其中，σ为标准差，(x,y)对应模板中像素点的坐标。
[0067]
具体地，在下采样得到第三图像框后，以第三图像框中每个像素点为中心分别构建第一像素区，该第一像素区可以是n*n的矩形区域；散斑模板可以是通过上述二维高斯函数而得到的一个同为n*n大小的散斑图，模板图中只含有一颗散斑，图像的中间是散斑的中心同时也是散斑灰度值最大的点。逐像素遍历降下采样后的第三图像框，以当前像素为中心得到n*n的第一像素区与散斑模板进行归一化的相关匹配，基于匹配结果得到当前像素的相似度量值，若度量值大于阈值thresh1，则标记当前像素为一级散斑点。
[0068]
子步骤1033：根据一级散斑点的分布情况，确定目标环境所属室内或者室外。
[0069]
本实施例中，一级散斑点代表了第三图像框中作为一级散斑点的像素点与模板中质量好的散斑点具有较高的相似程度，因此一级散斑点数量越多，证明与散斑模板的相似度高的散斑点比较多，散斑效果越好，图像质量越高。
[0070]
具体地，本实例通过计算一级散斑点的分布情况，例如一级散斑点数量的多少，以及这些一级散斑点在第三图像框中的分布(是否均匀)来决定第三图像框的图像质量，并根据图像质量高低确定所属环境是室内还是室外。例如，一级散斑点越多，在第三图像框图中分布越均匀，代表该第三图像框的散斑图像质量越高。本实施例中，遵循该评价原则但对具体评价图像质量的方式不做限定。
[0071]
在一个例子中，本子步骤1033可通过如下步骤实现。
[0072]
步骤一：以第三图像框中每个一级散斑点为中心分别构建第二像素区，并针对每个第二像素区，将灰度值大于全部剩余像素点的一级散斑点记为二级散斑点；
[0073]
其中，第二像素区是以一级散斑点为中心构建的，本技术对于具体如何构建第二像素区以及构建后的该第二像素区的形状、大小均不做限制，只需以一级散斑点为中心即
可。
[0074]
具体地，遍历各一级散斑点，搜索当前点n2个像素范围内的散斑灰度值，若当前一级散斑点为邻域内最亮的点，则标记当前一级散斑点为二级散斑点。即当前一级散斑点在其为中心构建的第二像素区内灰度值是最大的，则将当前一级散斑点记为二级散斑点。
[0075]
步骤二：根据二级散斑点的分布情况，确定目标环境所属室内或者室外。
[0076]
本实施例中，二级散斑点代表该二级散斑点作为一级散斑点时，是其所在第二像素区内最亮的像素点，二级像素点越多，散斑效果越好，图像质量越高。
[0077]
具体地，通过计算二级散斑点的分布情况，例如二级散斑点数量的多少，以及这些二级散斑点在第三图像框中的分布(是否均匀)来决定第三图像框的图像质量，并根据图像质量高低确定所属环境是室内还是室外。例如，第三图像框中二级散斑点分布的数量越多，说明单个散斑点与周围像素点的对比度比较高，散斑效果越好，该第三图像框的图像质量越高。本实施例中，遵循该评价原则但对具体评价图像质量的方式不做限定。
[0078]
在一个例子中，本步骤二可通过如下步骤实现。
[0079]
步骤(一)：以第三图像框中每个二级散斑点为中心分别构建第三像素区和第四像素区，并统计每个二级散斑点对应的第三像素区的灰度值之和与第四像素区的灰度值之和之间的比值；其中第三像素区包含在第四像素区内；
[0080]
其中，每组第三像素区与第四像素区都是以同一个二级散斑点为中心构建的。
[0081]
具体地，确定出二级散斑点后，以第三图像框中每个二级散斑点为中心分别构建第三像素区和第四像素区。具体构建方法本技术不做限定。例如以一个二级散斑点为中心，半径分别为r1、r2(r1《r2)构建圆形的第三像素区、第四像素区；又例如以一个二级散斑点为矩形的对角线交点，对角线分别为a1、a2(a1《a2)构建矩形的第三像素区、第四像素区。以每个二级散斑点为中心，分别统计每个二级散斑点对应的第三像素区的灰度值之和与第四像素区的灰度值之和之间的比值，以根据比值结果确定三级散斑点。
[0082]
步骤(二)：将对应的比值大于第二阈值的二级散斑点记为三级散斑点，并根据三级散斑点的数量在第三图像框中像素点总数量中的占比，确定目标环境所属室内或者室外。
[0083]
具体地，设定第二阈值为p1，例如以当前二级散斑点为中心，半径为r1的圆形区域内灰度值之和与半径为r2(r1《r2)的圆形区域内灰度值之和的比值为p0，若p0》p1，则标记该二级散斑点为三级散斑点，这里是从散斑颗粒的形态上进行约束。得到三级散斑点数量后，计算三级散斑点的数量在第三图像框中像素点总数量中的占比。占比越大，对应目标环境所属室内的概率越大，反之则所属室外的概率越大。
[0084]
在一个例子中，当三级散斑点的数量在第三图像框中像素点总数量中的占比大于第三阈值，确定目标环境所属室内，否则所属室外。
[0085]
其中，三级散斑点代表高质量的散斑点，因此三级散斑点在第三图像框中像素点总数量中占比越大，代表第三图像框中像素点中的高质量的散斑点越多，图像质量越高，对应室内环境的可能性越大。
[0086]
具体地，统计三级散斑点数，将总数除以第三图像框内的像素总数，三级散斑点数量占比越大，对应的高质量的散斑点越多，图像质量越高，对应室内环境的可能性越大。若得到的概率值大于阈值p2，则认为当前环境为室内，否则为室外。
[0087]
与相关技术相比，本实施例通过以第三图像框中每个像素点为中心分别构建第一像素区，并将每个第一像素区分别与预先创建的散斑图模板进行归一化的相关匹配，基于匹配结果确定对应第一像素区中心像素点的相似度量值，并将相似度量值大于第一阈值的中心像素点记为一级散斑点；散斑图模板与第一像素区的大小和形状相同；散斑图模板仅包含一颗散斑，且该散斑符合二维高斯分布；根据一级散斑点的分布情况，确定目标环境所属室内或者室外；以第三图像框中每个一级散斑点为中心分别构建第二像素区，并针对每个第二像素区，将灰度值大于全部剩余像素点的一级散斑点记为二级散斑点；根据二级散斑点的分布情况，确定目标环境所属室内或者室外；以第三图像框中每个二级散斑点为中心分别构建第三像素区和第四像素区，并统计每个二级散斑点对应的第三像素区的灰度值之和与第四像素区的灰度值之和之间的比值；其中第三像素区包含在第四像素区内；将对应的比值大于第二阈值的二级散斑点记为三级散斑点，根据三级散斑点的数量在第三图像框中像素点总数量中的占比，确定目标环境所属室内或者室外；当三级散斑点的数量在第三图像框中像素点总数量中的占比大于第三阈值，确定目标环境所属室内，否则所属室外。本方案采用逐步递进的方式选定一级散斑点、二级散斑点、三级散斑点，对散斑图像进行进一步的质量检测，可以分别根据一、二、三级散斑点的分布情况确定目标环境所属室内或者室外。最后根据三级散斑点在第三图像框中像素点总数量中的占比判断目标环境所属室内或者室外，判断过程逐层深入，从而保证判断结果的准确性。
[0088]
本发明的另一实施方式涉及一种电子设备，如图5所示，包括至少一个处理器202；以及，与至少一个处理器202通信连接的存储器201；其中，存储器201存储有可被至少一个处理器202执行的指令，指令被至少一个处理器202执行，以使至少一个处理器202能够执行上述任一方法实施例。
[0089]
其中，存储器201和处理器202采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器202和存储器201的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器202处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器202。
[0090]
处理器202负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器201可以被用于存储处理器202在执行操作时所使用的数据。
[0091]
本发明另一实施例涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。
[0092]
即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0093]
本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。